"""数据处理模式：文档切分，向量化，存储"""


from openai import OpenAI


from spark_edu_rag.rag_qa.core.document_processor import document_split_chunk
from spark_edu_rag.rag_qa.core.vector_store import VectorStore
from spark_edu_rag.rag_qa.core.rag_system import RAGSystem
from spark_edu_rag.utils import  get_logger, config_ini

logger = get_logger(__name__)

# def main(query_mode :bool =True, directory_path :str ="data"):
#     """
#     主函数，用于处理文档、构建向量存储、初始化RAG系统并处理查询
#     参数:
#     query_mode (bool): 是否查询模型，默认值为True,True时会查询模型，False时不会查询模型,处理数据
#     directory_path (str): 文档目录路径，默认值为"data"，如：AI_data,JAVA_data
#     """
#     try:
#         client = OpenAI(api_key=config_ini.LLM.DASHSCOPE_API_KEY,
#                base_url=config_ini.LLM.DASHSCOPE_BASE_URL)
#
#     except Exception as e:
#         logger.error(f"OpenAI 初始化失败, 请检查api_key 和 base_url 是否配置正确 : {e}")
#         if query_mode:
#             logger.error("查询模式下，大模型客户端初始化失败，无法查询模型")
#             return "大模型客户端初始化失败"
#
#
#
#
#
#
#
#
# if __name__ == "__main__":
#     # 默认进入查询模式
#     # 若要执行数据处理，可以修改调用方式，例如：
#     # main(query_mode=False)
#     # 或者通过命令行参数控制
#     import argparse
#     parser = argparse.ArgumentParser(description="EduRAG System Main Entry Point")
#     parser.add_argument('--data-processing', action='store_true', help='Run in data processing mode instead of query mode.')
#     parser.add_argument('--data-dir', type=str, default='./data', help='Path to the data directory.')
#     args = parser.parse_args()
#     main(query_mode=(not args.data_processing), directory_path=args.data_dir)




